AI เจนเนอเรชั่นสำหรับซัพพลายเชน: บุกเบิกยุคใหม่แห่งประสิทธิภาพและความยั่งยืน

เมื่อไม่นานมานี้ มีการยื่นเรื่องร้องเรียนต่อ Volkswagen, BMW และ Mercedes Benz กับสำนักงานเศรษฐกิจและการควบคุมการส่งออกแห่งสหพันธรัฐเยอรมัน เนื่องจากบริษัทต่างๆ ล้มเหลวในการตรวจจับการปฏิบัติที่ผิดจรรยาบรรณในห่วงโซ่อุปทานของตน เห็นได้ชัดว่าบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านการผลิตรถยนต์อาศัยวัตถุดิบที่ถูกขุดขึ้นมาโดยใช้แรงงานบังคับโดยชนกลุ่มน้อยอุยกูร์ที่ถูกกดขี่ในจีน

การควบคุมสินค้าคงคลังของคุณเองในปัจจุบันเป็นเรื่องยาก ไม่ต้องพูดถึงการตรวจสอบห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด โชคดีที่ generative AI ดูเหมือนจะมีเครื่องมือที่จำเป็นในการรับมือ คุณสามารถจ้างบริษัทที่ปรึกษาด้าน AI เพื่อช่วยคุณคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า เปิดเผยแนวทางปฏิบัติที่น่าสงสัยภายในห่วงโซ่อุปทานของคุณ และค้นหาซัพพลายเออร์รายใหม่ที่เหมาะกับเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อมและจริยธรรมของคุณ

สนใจ? ถ้าอย่างนั้นเรามาดูกันว่า Generative AI สามารถทำอะไรได้อีกบ้างสำหรับห่วงโซ่อุปทาน และความท้าทายใดที่คาดหวังระหว่างการใช้งาน

Generative AI ในห่วงโซ่อุปทานคืออะไร?

Generative AI เป็นเทคโนโลยีที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ และแม้แต่เอกสาร คล้ายกับตัวอย่างที่ได้รับการฝึกมา เปรียบเสมือนผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ตามความต้องการโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้สำหรับเนื้อหาแต่ละประเภทโดยเฉพาะ

ในบริบทของห่วงโซ่อุปทาน AI เจนเนอเรชั่นจะฝึกฝนข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับห่วงโซ่อุปทาน เช่น ข้อมูลลอจิสติกส์ ประวัติการขาย บันทึกสินค้าคงคลัง และอื่นๆ และสร้างข้อมูลเชิงลึกประเภทต่างๆ รวมถึงแผนที่เส้นทางที่ปรับให้เหมาะสม การคาดการณ์ความต้องการ การประเมินซัพพลายเออร์ รายงานและกลยุทธ์การเติมสต๊อก

Generative AI แตกต่างจากเทคโนโลยี AI แบบดั้งเดิมอย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปมีความเป็นเลิศในการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและระบุรูปแบบ มีความสามารถที่หลากหลาย รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ในขณะที่ Generative AI มุ่งเน้นไปที่การผลิตเนื้อหาที่ดูราวกับว่ามันถูกสร้างขึ้นโดยมนุษย์เพียงอย่างเดียว

ตัวอย่างของ AI แบบดั้งเดิมในชีวิตประจำวันของเรา ได้แก่ รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง เครื่องมือแนะนำบนเว็บไซต์ช้อปปิ้งที่คุณชื่นชอบ หรือผู้ช่วยเสียง เช่น Siri หรือ Alexa ตัวอย่างของ generative AI เกี่ยวข้องกับการสร้างเนื้อหา ได้แก่ ChatGPT ซึ่งสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ และ DeepDream ซึ่งสร้างรูปภาพ

คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบทบาทของ AI แบบเดิมในการบรรลุความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานได้ในบล็อกของเรา

ประโยชน์ของ Generative AI สำหรับซัพพลายเชนสำหรับธุรกิจของคุณ

หลังจากการปรับใช้ generative AI แม้ว่าคุณจะนำไปใช้กับกรณีการใช้งานหนึ่งหรือสองกรณี บริษัทของคุณจะได้รับประโยชน์บางส่วนหรือทั้งหมดดังต่อไปนี้:

• ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นเนื่องจาก generative AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการต่างๆ เช่น การเติมสต็อกและการจัดซื้อ รวมทั้งค้นหาทางเลือกในการขนส่งที่รวดเร็วและถูกกว่า
• ลดต้นทุนค่าแรง เนื่องจากจะทำให้งานที่น่าเบื่อ เช่น การคาดการณ์และการสร้างรายงานเป็นไปโดยอัตโนมัติ
• ปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดเนื่องจาก AI สามารถรับภาระเพิ่มเติมได้โดยไม่จำเป็นต้องจ้างคนเพิ่ม
• เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าเนื่องจากอัลกอริธึมสามารถคาดการณ์ความต้องการและรับรองว่าสินค้าคงคลังจะไม่มีวันหมดจากผลิตภัณฑ์โปรดของลูกค้า
• การดำเนินงานมีความคล่องตัวเนื่องจาก AI สามารถคาดการณ์และแก้ไขปัญหาห่วงโซ่อุปทานได้
• พนักงานที่มีประสิทธิผลมากขึ้น เนื่องจากขณะนี้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่เหมาะสมกับคุณสมบัติของตนได้ดีขึ้น ขณะที่โมเดล AI จัดการกับการสร้างรายงานจำนวนมากและงานที่น่าเบื่ออื่นๆ

มันสมเหตุสมผลไหมที่จะสร้างโมเดล AI ที่สร้างเองหรือปรับแต่งโมเดลที่มีอยู่?

มีโซลูชัน generative AI สำเร็จรูป เช่น C3 Generative AI ซึ่งสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการมองเห็นห่วงโซ่อุปทาน แม้ว่าโซลูชันเหล่านี้จะมีประสิทธิภาพมาก แต่บริษัทที่ใช้โซลูชันเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานอาจเผชิญกับความท้าทายต่อไปนี้:

• ขาดความเชี่ยวชาญในโดเมนของคุณเนื่องจากโซลูชันเหล่านี้มักได้รับการออกแบบให้เป็นโมเดลสำหรับใช้งานทั่วไป
• ผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลการฝึกอบรม หากมีคุณภาพไม่ดี มีอคติ หรือไม่ตรงกับข้อมูลของบริษัท เนื้อหาที่สร้างขึ้นจะสะท้อนถึงปัญหาเหล่านี้
• อัลกอริธึมอาจสร้างบางสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณเนื่องจากไม่เข้าใจข้อมูลเฉพาะของคุณ

เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ทุกองค์กรสามารถจ้างไอทีสำหรับที่ปรึกษาด้านซัพพลายเชนเพื่อพัฒนาใหม่หรือปรับแต่งโมเดล AI ที่มีอยู่เพื่อเพิ่มความรู้เฉพาะโดเมน วิธีนี้จะมีประโยชน์ดังต่อไปนี้:

• เพิ่มความแม่นยำ
• ปรับให้เหมาะกับความต้องการขององค์กรของคุณ
• ง่ายต่อการรวมเข้ากับกระบวนการของคุณ
• ความเป็นเจ้าของเทคโนโลยีโดยสมบูรณ์ในกรณีของการพัฒนาแบบกำหนดเอง
• ปฏิบัติตามข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนดเฉพาะของอุตสาหกรรม

แต่โปรดจำไว้ว่าอัลกอริธึมที่สร้างขึ้นเองนั้นมีราคาแพงกว่าและใช้เวลาในการปรับใช้นานกว่า เนื่องจากถูกสร้างขึ้นตั้งแต่เริ่มต้นและจำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมและตรวจสอบความถูกต้อง ดังนั้น ทางเลือกสุดท้ายคือการแลกเปลี่ยนระหว่างความต้องการทางธุรกิจกับงบประมาณที่มีอยู่

กรณีการใช้งาน AI หลักห้าประการในห่วงโซ่อุปทาน

ใช้กรณีที่ 1: การเข้าถึงสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพ

Generative AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก และกำหนดนโยบายและข้อเสนอแนะเกี่ยวกับวิธีจัดการสต็อกได้ดีขึ้นตามแนวโน้มในปัจจุบัน ต่อไปนี้คือวิธีที่เทคโนโลยีนี้สามารถมีส่วนช่วยในการจัดการสินค้าคงคลัง:

• การแนะนำนโยบายสินค้าคงคลังแบบไดนามิก: อัลกอริธึมจะวิเคราะห์ข้อมูลการขายและแนวโน้มความต้องการอย่างต่อเนื่อง เพื่อเสนอแนะการปรับระดับสินค้าคงคลังของสินค้าต่างๆ แบบเรียลไทม์เพื่อตอบสนองความต้องการของตลาด
• การคำนวณระดับความปลอดภัยในสต๊อกเพื่อให้แน่ใจว่าสินค้าคงคลังจะไม่หมดจากสินค้ายอดนิยม: โมเดล AI สามารถคำนวณระดับความปลอดภัยที่เหมาะสมที่สุดตามความต้องการที่ผันผวน ฤดูกาล และปัจจัยอื่น ๆ
• การจำลองสถานการณ์ต่างๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อสต็อก เช่น การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของอุปสงค์และอุปทานที่ไม่ปกติ: สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถจัดทำแผนฉุกเฉินสำหรับการเติมสต็อกเมื่อจำเป็น
• การลดการสูญเสียสินค้าคงคลัง: Generative AI สามารถตรวจจับสินค้าในสต็อกที่เคลื่อนไหวช้าซึ่งส่งผลให้มีต้นทุนการถือครองที่สูง และแนะนำกลยุทธ์ในการปรับปรุงการไหลของผลิตภัณฑ์ เช่น ส่วนลดและแคมเปญการตลาด
• มาพร้อมกับกลยุทธ์การจัดเก็บและกระจายสินค้าที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับผลิตภัณฑ์ต่างๆ

ตัวอย่างชีวิตจริง

Stitch Fix เป็นบริษัทแฟชั่นที่มีสำนักงานใหญ่ในแคลิฟอร์เนีย โดยได้ฝึกอบรมอัลกอริธึม AI ทั่วไปเกี่ยวกับข้อมูลความชอบของลูกค้าที่กว้างขวางและข้อมูลอื่นๆ และแบบจำลองคาดการณ์ว่าผลิตภัณฑ์เสื้อผ้าใดจะเป็นที่ต้องการสูงและให้คำแนะนำในการเติมสินค้าคงคลัง ส่งผลให้บริษัทรายงานว่าต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บและการจัดการสินค้าลดลง 25%

ใช้กรณีที่ 2: ส่งสินค้าได้เร็วและถูกกว่า

บริษัทต่างๆ สามารถใช้ generative AI สำหรับการจัดการห่วงโซ่อุปทานเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับสภาพอากาศ รูปแบบการจราจร และการจัดส่ง เพื่อสร้างแผนที่เส้นทางที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อให้ซัพพลายเออร์สามารถส่งมอบผลิตภัณฑ์/วัสดุได้รวดเร็วและถูกกว่า

โมเดลเหล่านี้ยังสามารถติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อเปลี่ยนเส้นทางการจัดส่งที่กำลังอยู่ระหว่างการขนส่ง หากมีการจราจรติดขัด อุบัติเหตุ หรือปัญหาอื่นใดตามเส้นทางที่วางแผนไว้ แผนการกำหนดเส้นทางแบบไดนามิกดังกล่าวจะช่วยให้ผู้ขับขี่ปรับตัวได้ทันที และหลีกเลี่ยงการเสียเวลาหลายชั่วโมงในการติดขัดกับการจราจร

บริษัทต่างๆ ตระหนักถึงประโยชน์นี้ และ AI เจนเนอเรชั่นในตลาดโลจิสติกส์ก็กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว มีมูลค่า 412 ล้านดอลลาร์ในปี 2565 และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 13.948 พันล้านดอลลาร์ภายในสิ้นปี 2575 โดยเติบโตที่ CAGR ที่มากถึง 43.5%

ตัวอย่างชีวิตจริง

ผู้ผลิตรายหนึ่งผสานรวม Generative AI เข้ากับการดำเนินงานเพื่อจัดการสต็อกและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการห่วงโซ่อุปทาน ระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และตัวเลือกการกำหนดเส้นทางใหม่ที่แนะนำ บริษัทรายงานการลดค่าใช้จ่ายด้านลอจิสติกส์ลง 12% ภายในหกเดือนแรกของการใช้งาน AI

ใช้กรณีที่ 3: การรับรองห่วงโซ่อุปทานที่ยั่งยืนและมีจริยธรรม

การวิจัยแสดงให้เห็นว่าผู้นำธุรกิจกำลังก้าวไปสู่ห่วงโซ่อุปทานที่มีจริยธรรม ซึ่งรวมถึงความพยายามด้านความยั่งยืน และ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถช่วยในโครงการริเริ่มนี้ได้ อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลซัพพลายเออร์ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ เช่น ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน การผลิตของเสีย แนวทางปฏิบัติด้านการผลิตที่ยั่งยืน และการจัดหาวัตถุดิบ เพื่อตัดสินใจว่าซัพพลายเออร์รายใดที่เหมาะกับเป้าหมายผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของคุณมากกว่า

นอกจากนี้ โมเดล AI ยังสามารถระบุพื้นที่ที่ผู้รับเหมาปัจจุบันของคุณสามารถลดของเสียได้ ตัวอย่างเช่น สามารถแนะนำให้เปลี่ยนการออกแบบบรรจุภัณฑ์หรือกระบวนการโลจิสติกส์ คุณสามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้กับซัพพลายเออร์ของคุณได้ หากพวกเขาเปิดกว้างต่อแนวปฏิบัติที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ด้วยวิธีนี้ คุณยังคงสามารถบรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืนได้โดยไม่ต้องยุติการเป็นหุ้นส่วนซัพพลายเออร์ของคุณ

ตัวอย่างชีวิตจริง

บริษัทต่างๆ อาศัยอัลกอริธึม AI เจนเนอเรทีฟเพื่อระบุแนวทางปฏิบัติที่ไม่ยั่งยืนและผิดจริยธรรมภายในห่วงโซ่อุปทานของตน ตัวอย่างเช่น Siemens และ Unilever ใช้แนวทางนี้เพื่อระบุซัพพลายเออร์ที่เกี่ยวข้องกับการปราบปรามชาวมุสลิมอุยกูร์ในประเทศจีน ตามที่กล่าวไว้ในบทนำ

อีกตัวอย่างหนึ่งมาจาก Frenzy AI ในแคลิฟอร์เนีย ซึ่งสร้างโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ที่วิเคราะห์ข้อมูล เช่น ใบศุลกากรและเอกสารการจัดส่ง เพื่อติดตามผลิตภัณฑ์กลับไปยังซัพพลายเออร์รายต่างๆ และตรวจสอบว่าผลิตภัณฑ์ของตนถูกใช้อย่างมีจริยธรรมหรือไม่

ใช้กรณีที่ 4: การคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า

โมเดล AI เจนเนอเรชั่นสามารถประมวลผลข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ยอดขายในอดีต แนวโน้มตามฤดูกาล ข้อมูลเศรษฐกิจ กิจกรรมของคู่แข่ง ความรู้สึกของลูกค้า ฯลฯ เพื่อคาดการณ์ความต้องการ อัลกอริธึมสามารถตรวจสอบทั้งหมดนี้ได้แบบเรียลไทม์ โดยแจ้งให้คุณทราบถึงแนวโน้มที่กำลังจะเกิดขึ้นทันทีที่เกิดขึ้น Generative AI สามารถทำงานต่อไปนี้ให้สำเร็จ:

• คาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์และบริการต่างๆ ช่วยให้บริษัทแจ้งซัพพลายเออร์ เติมสต็อก และให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
• จำลองสถานการณ์ต่างๆ ว่าอุปสงค์สามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างไร เพื่อให้บริษัทต่างๆ สามารถเตรียมพร้อมได้ ตัวอย่างเช่น สามารถแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ด้านราคาและการตลาดส่งผลต่อความต้องการอย่างไร

ตัวอย่างชีวิตจริง

Walmart อาศัยระบบคาดการณ์อุปสงค์ที่สร้างโดย AI เพื่อคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าต้องการในร้านค้าแต่ละแห่ง บริษัทค้าปลีกยักษ์ใหญ่ยังใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าในช่วงเหตุการณ์ Black Friday และคาดการณ์ถึงปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้น

ใช้กรณีที่ 5: การค้นหาซัพพลายเออร์ที่เหมาะสมและการเจรจากับพวกเขา

เนื่องจากสามารถวิเคราะห์ข้อมูลห่วงโซ่อุปทานได้จำนวนมาก AI เชิงสร้างสรรค์จึงสามารถให้คำแนะนำอันมีค่าและช่วยเหลือในการตรวจสอบซัพพลายเออร์ได้ นี่คือสิ่งที่เทคโนโลยีสามารถทำได้:

• การจัดอันดับซัพพลายเออร์: อัลกอริทึมสามารถจัดอันดับซัพพลายเออร์ตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ราคาและคุณภาพของวัตถุดิบ
• การประเมินแนวปฏิบัติด้านความยั่งยืน: ซึ่งรวมถึงการประเมินผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ความรับผิดชอบต่อสังคม และการผลิตของเสียของซัพพลายเออร์
• การประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับซัพพลายเออร์แต่ละราย เช่น ความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ ปัจจัยทางเศรษฐกิจ และช่องโหว่อื่นๆ
• การสร้างกลยุทธ์การเจรจาสัญญาที่เหมาะกับซัพพลายเออร์แต่ละราย

อัลกอริธึม AI ยังสามารถติดตามซัพพลายเออร์ของพันธมิตรต่อไปได้ เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาปฏิบัติตามภาระผูกพันตามสัญญาและรักษาระดับคุณภาพที่คาดหวังไว้

ตัวอย่างชีวิตจริง

Walmart ทดลองใช้บอท AI เจนเนอเรชั่นจาก Pactum AI ที่สามารถเจรจาข้อตกลงกับซัพพลายเออร์ได้ วิธีการนี้ช่วยให้ผู้ค้าปลีกประหยัดค่าใช้จ่ายตามสัญญาได้ประมาณ 3% น่าประหลาดใจ (หรือไม่) ซัพพลายเออร์สามในสี่รายต้องการเจรจากับบอทจริงๆ

ความท้าทายที่คุณอาจเผชิญด้วย Generative AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน

หากคุณสนใจในการใช้งาน generative AI ให้เตรียมพร้อมรับมือกับความท้าทายต่อไปนี้:

ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล

โมเดล AI เจนเนอเรชั่นต้องการข้อมูลคุณภาพจำนวนมากเพื่อทำงาน หากข้อมูลกระจัดกระจาย ไม่สมบูรณ์ และล้าสมัย ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะไม่ถูกต้อง และคุณไม่สามารถควบคุมได้ว่าข้อมูลซัพพลายเออร์ประเภทใดที่จะเปิดเผยต่อสาธารณะ ดังนั้นให้พยายามตั้งความคาดหวังที่สมเหตุสมผลเมื่อคุณอาศัยข้อมูลที่ผู้อื่นนำเสนอ

โมเดลดังกล่าวจะทำงานกับข้อมูลองค์กรของคุณ เช่น ประวัติการขาย และสถิติทางการเงิน นี่คือข้อมูลที่คุณสามารถควบคุมได้ ดังนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าสะอาด ปราศจากอคติ และเข้าถึงได้

บูรณาการกับระบบที่มีอยู่

โซลูชัน AI ใหม่ของคุณจะต้องเข้ากันได้อย่างลงตัวกับระบบที่มีอยู่และเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันอื่นเพื่อเข้าถึงข้อมูล สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการปรับระบบเดิมซึ่งเป็นความท้าทายอย่างมาก และคุณอาจต้องปรับโครงสร้างกระบวนการบางอย่างของคุณใหม่ Generative AI นั้นทรงพลังมากและต้องการทรัพยากรการคำนวณและความจุข้อมูลจำนวนมาก พิจารณาปรับโครงสร้างพื้นฐานของคุณหรือจัดเตรียมการโฮสต์บนคลาวด์

นอกจากนี้ คุณอาจต้องผสานรวมกับซอฟต์แวร์ของซัพพลายเออร์ของคุณและปรับให้สอดคล้องกับขั้นตอนการทำงานของพวกเขา ตรวจสอบว่าพวกเขามี API เฉพาะที่คุณใช้ในการรวบรวมข้อมูลหรือไม่

ความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน AI

• บางครั้งการขาดความสามารถในการอธิบายของ AI อาจเป็นปัญหาได้ ไม่สามารถอธิบายได้เสมอไปว่าเหตุใด generative AI จึงสร้างการตอบสนอง/ข้อเสนอแนะ/กลยุทธ์นี้ นำรายงานการปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นตัวอย่าง หากองค์กรต้องการได้รับการรับรอง ISO จะต้องจัดทำเอกสารกระบวนการเพื่อแสดงการปฏิบัติตามข้อกำหนด แต่หากอาศัย generative AI มากเกินไปในการรายงาน ก็อาจไม่สามารถทำได้
• คุณต้องปฏิบัติตามมาตรฐานอุตสาหกรรมของคุณสำหรับการใช้ AI และกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวทั่วไปในพื้นที่การดำเนินงานของคุณ

ปัญหาหลังการติดตั้งใช้งาน

• ระบบ AI ใดๆ จะต้องได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงความปลอดภัย เนื่องจากระบบจะทำงานกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจำนวนมาก มีชุดแนวทางปฏิบัติที่บริษัทต้องปฏิบัติตามเพื่อรับรองความปลอดภัยของข้อมูล ซึ่งรวมถึงการเข้ารหัสข้อมูลระหว่างการถ่ายโอนและที่เหลือ การใช้กลไกการตรวจสอบสิทธิ์ และการตรวจสอบการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต และอื่นๆ อีกมากมาย คุณจะต้องแบ่งปันข้อมูลกับเครือข่ายซัพพลายเออร์ของคุณด้วย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสิ่งนี้ปลอดภัยเช่นกัน
• โมเดล AI จำเป็นต้องมีการตรวจสอบ การประเมินประสิทธิภาพ และการอัปเดตเป็นประจำเพื่อให้มีประสิทธิภาพและมีความเกี่ยวข้อง

ปัจจัยมนุษย์

หลังจากปรับใช้ Generative AI สำหรับการจัดการห่วงโซ่อุปทาน คุณต้องการให้พนักงานยอมรับ ใช้งาน และมีส่วนร่วมในการปรับปรุง วิธีที่ดีที่สุดคือกำหนดกฎเกณฑ์ที่จะควบคุมการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ AI และระบุว่าใครเป็นผู้รับผิดชอบต่อผลลัพธ์สุดท้าย และนี่คือความท้าทาย ใครจะถูกตำหนิหากสินค้าคงคลังเต็มไปด้วยผลิตภัณฑ์ที่ไม่มีใครอยากซื้อ? และใครจะเป็นผู้รับผิดชอบหากซัพพลายเออร์ที่ AI เลือกไว้ไม่สามารถส่งมอบตรงเวลาสองครั้งติดต่อกัน?

บริษัทยังรับผิดชอบในการฝึกอบรมพนักงานให้ทำงานกับ AI และปฏิบัติตามหลักปฏิบัติด้านข้อมูลที่ปลอดภัย

มั่นใจว่าคุณต้องการ Generative AI หรือไม่? นี่คือสิ่งที่ต้องทำต่อไป

เคล็ดลับ 9 ประการที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งาน AI มีดังนี้

• กำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณและสิ่งที่คุณต้องการบรรลุด้วย AI เชิงสร้างสรรค์สำหรับห่วงโซ่อุปทาน วิธีนี้จะกำหนดว่าโมเดลของคุณจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลใด
• พิจารณาการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติเพื่อให้อัลกอริทึมของคุณสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ทันสมัย
• เตรียมข้อมูลของคุณเพื่อใช้โดยอัลกอริธึม AI และ ML
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้รับความยินยอมในการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมเมื่อจำเป็น และปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
• สร้างแนวทางปฏิบัติด้านธรรมาภิบาลข้อมูลที่แข็งแกร่งหรือใช้ประโยชน์จากบริการการจัดการข้อมูลของบุคคลที่สาม
• ส่งเสริมการทำงานร่วมกันของข้อมูลระหว่างองค์กรของคุณและซัพพลายเออร์
• จ้างผู้จำหน่าย AI ที่เชื่อถือได้เพื่อสร้างหรือปรับแต่งอัลกอริธึม AI เชิงสร้างสรรค์ที่สามารถตอบสนองความต้องการเฉพาะของคุณได้
• เริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องขนาดเล็กและเรียนรู้จากความล้มเหลว
• ตรวจสอบโมเดลหลังจากการปรับใช้ ใช้วงจรตอบรับที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรายงานข้อกังวลและคำแนะนำของตนได้

หากคุณสงสัยเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI ไปใช้ โปรดดูบทความโดยละเอียดของเราเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายด้านปัญญาประดิษฐ์

ติดต่อเราหากคุณมีคำถามใดๆ เกี่ยวกับการใช้ Generative AI สำหรับการจัดการห่วงโซ่อุปทาน หรือต้องการประมาณการต้นทุนที่แม่นยำสำหรับโครงการของคุณ เราจะช่วยคุณสร้าง/ปรับแต่งโมเดล AI สนับสนุนคุณในการเก็บรวบรวมและล้างข้อมูล และตรวจสอบโมเดลของคุณตามความต้องการ

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกบนเว็บไซต์ Itrex